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一类非线性系统基于控制器动态线性化的无模型自适应控制框架
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一类非线性系统基于控制器动态线性化的无模型自适应控制框架
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基于分片线性化方法的非线性系统多模型自适应控制
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<p>基于分片线性化方法辨识一类非线性系统, 给出了非线性系统的多线性模型表示。基于线性模<br> 型建立多个控制器,基于最大最小指标切换函数构成多模型自适应控制器。 给出了非线性系统多模型自<br> 适应控制算法的优化模型集建立方法,解决了多模型自适应控制模型多、 计算量大的问题。仿真结果证<br> 明了算法的有效性。</p>
用于某类非线性系统的基于自适应控制的模糊模型
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用于某类非线性系统的基于自适应控制的模糊模型
基于分片线性化方法的非线性系统多模型自适应控制 (2002年)
浏览:41
基于分片线性化方法辨识一类非线性系统,给出了非线性系统的多线性模型表示。基于线性模型建立多个控制器,基于最大最小指标切换函数构成多模型自适应控制器。给出了非线性系统多模型自适应控制算法的优化模型集建立方法,解决了多模型自适应控制模型多、计算量大的问题。仿真结果证明了算法的有效性。
基于扩展BP神经网络的一类非线性系统自适应控制设计.pdf
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基于紧凑型动态线性化的改进的无模型自适应控制
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CFDL-MFAC-4.1_无模型自适应控制_紧格式动态线性化_MFAC_MATLAB仿真_
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能实现无模型自适应控制紧格式动态线性化的MATLAB仿真,对侯教授课本例4.1。
论文研究-一类非线性系统的直接自适应模糊滑模控制.pdf
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首先,在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下,给无了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律设计。然后基于目标函数梯度校正的方法,通过自适应机构调解模糊逻辑系统(FLS)的后作...
论文研究-一类约束非线性系统的自适应模糊容错控制.pdf
浏览:110
针对一类输出受限的非线性系统,提出了一种全局稳定的自适应模糊容错控制方案。在考虑可能发生的执行器故障的情况下,采用非线性映射的方法处理系统受约束的输出变量,采用有界的参考信号代换未知函数的自变量,并...
基于动态线性化的非线性系统的自适应预测函数控制
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基于Pseudo-Partial-Derivative(PPD)的概念动态线性化非线性系统,利用集结方法处理未来预测时刻的PPD,实现了非线性系统的自适应预测函数控制.所给算法的预测模型只与当前时刻的测量数据有关,不依赖于对象的具体结构....
基于T- S模型的非线性系统多模型直接自适应控制
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<p>针对典型的高阶非线性系统, 建立被控对象的多个论域不同的基于 T - S 模型的模糊控制器<br> ( T SFC) ,用其加权组合控制系统的行为, 并根据 Ly apunov 的综合方法设计一种自适应算法来调整每<br> 个T SFC 的权值,形成被控对象的直接自适应模糊控制器。 与采用单一T SFC 的自适应模糊控制算法相<br> 比,该算法计算量小,响应速度快, 能在局部上更有效
基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制 (2015年)
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针对一类多输入多输出(MIMO)仿射非线性动态系统,提出一种基于极限学习机(ELM)的鲁棒自适应神经控制方法.ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs)的隐含层参数,仅需调整网络的输出权值,能以极快的学习速度获得良好的推广性.在所提出的控制方法中,利用ELM逼近系统的未知非线性项,针对ELM网络的权值、逼近误差及外界扰动的未知上界值分别设计参数自适应律,通过Lyapunov稳定性分析可以保证闭环系
基于局部模糊逻辑系统合成的一类非线性不确定系统自适应控制
浏览:158
<p>通过使用从属于系统状态区域上开覆盖的单位分解, 首先将若干个局部生成的模糊逻辑系统合成而产生一<br> 种函数逼近器, 与通常的模糊逻辑系统相比较, 这种逼近器不仅具有万能逼近性质, 而且由于局部模糊逻辑系统具有<br> 较少规则而能够保持语言可解释性; 然后, 通过将适当的参数植入这种函数逼近器中, 能够为某些非线性不确定系统<br> 设计自适应镇定控制器; 最后, 通过仿真例子验证
基于动态神经网络的一类非线性组合系统自适应控制 (2003年)
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针对一类非线性组合大系统,提出一种用动态神经网络逼近组合大系统的新型设计 方法。首先由动态神经网络辨识非线性组合大系统,也就是利用动态神经网络逼近系统的未知项 和互联项,其次设计控制器使实际系统的状态来跟踪参考模型的轨迹。利用 Lyapunov稳定性理论 保证跟踪误差和其他信号是最终一致有界的。通过一个非线性系统例子的仿真证明这种设计方法 的可行性。这种设计方法能够解决大系统中最为复杂的互联项问题
基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制
浏览:187
<p>针对一类多输入多输出(MIMO) 仿射非线性动态系统, 提出一种基于极限学习机(ELM) 的鲁棒自适应神经控制方法. ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs) 的隐含层参数, 仅需调整网络的输出权值, 能以极快的学习速度获得良好的推广性. 在所提出的控制方法中, 利用ELM逼近系统的未知非线性项, 针对ELM网络的权值、逼近误差及外界扰动的未知上界值分别设计参数自适应律, 通过Lyapun
一类非线性时滞系统的鲁棒间接自适应控制
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一类非仿射非线性离散系统的改进无模型自适应控制
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该算法基于非参数动态线性化方法, 运用观测器的思想, 实现带有扰动系统的实时动态线性化, 进而将无模型自适应控制方法的应用推广到更广泛的非仿射非线性离散系统. 同时, 对推广后的改进无模型自适应控制方法进行...
一类非线性非严格反馈系统的间接自适应神经网络控制.pdf
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论文研究-通用神经网络非线性系统模型参考自适应控制.pdf
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采用具有在线学习功能的最近邻聚类算法训练RBF神经网络控制器,同时引入优化策略对聚类半径进行自动调整,并利用构造伪系统的方法构成一种对非最小相位同样有效的神经网络模型参考自适应控制器。仿真研究证明,该...
基于神经网络的一类非线性系统的多模型自适应控制
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针对一类非线性离散动态系统,基于神经网络和多模型设计了一个自适应控制方案。通过合理设计多模型间的切换规则,融合线性鲁棒自适应控制器和基于神经网络的非线性自适应控制器的各自优点,确保在任意时刻都能选择...
基于CMAC 神经网络的一类M I MO非线性系统的自适应反馈线性化
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<p>在已知系统标称模型的基础上, 将CMAC 神经网络用于一类状态反馈可线性化的M I MO 连<br> 续时间不确定性非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化, 使系统获得要求的跟踪性能。 在很弱的假设条件<br> 下, 应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为一致最终有界。 仿真算例验证了该方法<br> 的正确性与有效性。</p>
一类非线性系统的多模型神经网络解耦控制器
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<p>针对多变量非线性离散时间系统设计多模型神经网络解耦控制器. 在每个平衡点处用一神经网络离线辨识<br> 非线性系统的线性部分, 利用另一神经网络在线辨识非线性部分, 将非线性部分视为可测干扰并采用前馈的方法予<br> 以消除. 所有平衡点处得到的系统模型汇集起来构成多模型集, 在每一采样时刻基于切换指标选出最优模型作为当<br> 前模型, 并据此设计解耦控制器实现控制. 仿真结果表明系
基于数据驱动的模型自由自适应控制的完整动态线性化控制器的稳定性分析
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一类具有输入非线性的MIMO时滞非线性系统的基于观测器的神经自适应控制
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一类非线性系统的多模型神经网络解耦控制器 (2004年)
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针对多变量非线性离散时间系统设计多模型神经网络解耦控制器。在每个平衡点处用一神经网络离线辨识非线性系统的线性部分,利用另一神经网络在线辨识非线性部分,将非线性部分视为可测干扰并采用前馈的方法予以消除。所有平衡点处得到的系统模型汇集起来构成多模型集,在每一采样时刻基于切换指标选出最优模型作为当前模型,并据此设计解耦控制器实现控制。仿真结果表明系统在多个平衡点处仍然可以得到较好的控制效果。
BP神经网络非线性系统辨识与模型参考自适应控制器设计
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内容包括:实例,文档分析,设计过程和MATLAB仿真程序。首先利用BP网络对以下非线性系统进行辨识,然后利用模型参考自适应方法,设计NNMARC控制器
有外部扰动的随机纯反馈非线性系统的自适应模糊控制
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应用模糊逼近方法研究了一类具有外部扰动的随机纯反馈非线性系统的自适应模糊控制问题。在反推设计的每一步中,利用中值定理解决纯反馈非线性函数问题。通过设计虚拟控制信号和自适应率,解决外部扰动问题。基于模糊...
一类改进的无模型自适应数据驱动滑模控制
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针对目前大多数自适应离散变结构滑模控制存在的对受控系统数学模型依赖性和未建模动态问题,提出一类离散时间非线性系统的无模型自适应滑模控制,并对其控制律进行改进。该控制策略本质上属于一种数据驱动控制方法,...
非线性系统理论 第二次作业 EMK控制器与自适应控制器设计
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非线性系统理论控制器设计,包括EMK控制器设计,自适应控制器设计,并有结果对比,非常适合刚学习的同学。
论文研究-一类不确定离散非线性系统的边界层自适应模糊滑模控制.pdf
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研究了一类不确定离散非线性系统的模糊滑模控制问题,提出了一种基于边界层模糊自适应的模糊滑模控制方法.首先,在系统非线性动态函数上界已知的条件下,给出了系统的准滑模...
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